AI 大模型如何重塑软件开发流程——开发到测试流程详细分析

随着 AI 技术的不断发展，AI大模型正在重塑软件开发流程，从代码自动生成到智能测试，未来，AI 大模型将会对软件开发者、企业，以及整个产业链都产生深远的影响。欢迎与我们一起，从 AI 大模型的定义、应用场景、优势以及挑战等方面，探讨 AI 是如何重塑软件开发的各个环节以及带来的新的流程和模式变化，并展望未来的发展趋势~

一：AI大模型引领的潮流

AI大模型技术已经深刻地影响和改变了我们的工作和生活方式，它正推动着社会向更智能、更高效的方向发展。当前，各行各业都在积极探索如何将AI技术融入自身业务，以实现创新和优化。企业正通过引入AI技术来提升服务效率、降低成本、增强竞争力，并创造新的商业模式和增长点。在软件开发行业中，AI大模型技术的影响和改变尤为显著，特别是在开发阶段和测试阶段，结合当前实际项目痛点简单聊一下。

二：开发阶段

• 代码自动生成：AI大模型能够根据开发者的自然语言描述自动生成代码，减少手动编码的工作量，提高开发效率。目前这块功能适合于开发人员本地代码生成、调试。

• 智能代码审查：目前常用的代码扫描工具Sonar相信大家已经不陌生，它可以制定一系列的规则，满足当前的大部分使用场景，但我们更希望AI模型可以协助分析代码质量，检测潜在漏洞或不符合最佳实践的部分，实现智能化的代码审查，减少开发者在代码审查中的工作量，并提升代码质量。也希望AI代替人工进行代码审查、在合适的研发流程体系中加入AI审查，设置门禁。

• AI代码覆盖率：AI大模型根据开发者的编码及单元测试来统计开发人员的代码测试覆盖率，自动出具代码覆盖率的测试报告，设置质量门禁

三：测试阶段

1. 自动化测试用例生成： 期望AI大模型能够根据产品需求和技术设计信息自动生成测试用例。通过自然语言处理技术，AI大模型可以理解需求文档和设计文档的内容，然后输出结构化的测试用例，包括步骤、预期结果和必要的测试数据。这种方法不仅提高了测试用例生成的速度，还有助于测试人员更全面地理解需求和设计。

2. 测试执行与监控： AI大模型可以持续监控软件的运行状态，自动执行测试用例，并实时反馈测试结果。这种实时监控和反馈机制使得问题能够被快速发现和解决，提高了软件的稳定性和可靠性。

3. 缺陷预测与修复： AI大模型通过分析历史缺陷数据，预测潜在的缺陷风险，并提出修复建议。这种预测能力有助于提前识别和修复缺陷，减少缺陷发现的时间，提高软件质量。

4. 测试结果分析： 利用AI大模型分析测试结果，自动生成测试报告。AI大模型可以根据测试结果提供总结报告，包括成功测试的数量、失败次数以及改进建议，这有助于测试团队快速了解测试的整体情况，并采取相应的措施。

5. 集成CI/CD管道： AI大模型可以与持续集成/持续部署（CI/CD）工具集成，自动化测试流程。这些工具能够在代码提交时自动运行测试，并生成报告，确保测试过程高效、自动化，并且易于维护。

6. AI录制测试脚本： 界面操作流程，AI录制测试脚本，用于自动化测试回归或性能压测脚本，目前市面好像没有成熟的产品。